'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。

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'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。

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一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单景解译及批量解译，提供解译结果可视化展示以统计分析。

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器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator

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图9 内置UI交互能力的风云4A沙尘分析应用 具备在线零代码遥感与地理 数据可视化 分析能力，通过简单快速操作可完成对农业生产、气象监测、城市变化、双碳减排、人文经济等各个行业数据的展示与分析。 图10 在线零代码遥感与地理数据可视化分析 可作为交互式在线应用及SaaS产品的底层支撑

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Volcano自定义资源 Pod组（PodGroup）：Pod组是Volcano自定义资源类型，代表一组强关联Pod的集合，主要用于批处理工作负载场景，比如Tensorflow中的一组ps和worker。 队列（Queue）：容纳一组PodGroup的队列，也是该组PodGroup获取集群资源的划分依据。

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影像相关 影像导入有哪几种方式

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卫星影像 影像列表 上传影像 管理下载任务

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上传影像 创建上传任务 管理上传任务 父主题： 卫星影像

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上传影像 创建上传任务 管理上传任务 父主题： 实景三维

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卫星影像 概述 影像数据 矢量数据 生产资料 卫星影像生产任务 统计用量

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影像数据 导入卫星影像 管理卫星影像 父主题： 卫星影像

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倾斜影像 导入倾斜影像 管理倾斜影像 父主题： 实景三维

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批量导入：单击“开始批量导入”，将Excel表中的影像信息批量导入“已添加的影像文件”列表中。 如果导入影像文件“处理结果”提示“文件名校验失败”，请单击该影像文件右侧操作列的“命名辅助工具”或页面右上角的“命名辅助工具”，参考表2配置相关参数，并根据生成的文件夹和文件名称修改OBS桶内文件夹与文件名称，重新执行1~5。

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法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。 学件（Learnware）= 模型（model）+ 规约（specification） 其中，规约需要能够描述模型，模型需要满足如下条件：

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基因组分析 提供从基因组数据管理、生物信息分析流程到科研分析管理整个流程的服务，快速实现基因组数据分析及AI建模，提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 基因组测序是新型冠状病毒疑似病例确诊的病原学证据之一，基于基因组分

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管理倾斜影像 管理倾斜影像支持以下操作： 查询倾斜影像 删除倾斜影像 前提条件 已导入倾斜影像。 查询倾斜影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的倾斜影像。 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“实景三维”下的“数据管理”菜单，单击右侧页面的“倾斜影像”页签。 在页面右上角设置过滤条件。

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管理卫星影像 管理卫星影像支持以下操作： 查询卫星影像 查看卫星影像元数据 下载卫星影像 预览成果影像 迁移卫星影像 查看成果数据/原始数据列表 删除卫星影像 前提条件 已导入卫星影像。 查询卫星影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的卫星影像，卫星影像包括原始影像和成果影像。 登录KooMap管理控制台。

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8192] 光心偏移是指光学中心与机械中心的偏移量。 Y方向光心偏移 可填项。 输入Y方向光心偏移量。 数据范围：[1, 8192] 畸变参数（k1） 可填项。 输入径向畸变参数k1。 数据范围：[-100, 100] 径向畸变参数是指图像中心与边缘的比例失真。 畸变参数（k2）

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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校验原始影像文件 功能介绍 校验原始影像文件是否满足匹配规则（全色与多光谱一一对应或全为多光谱）并返回成果影像名称。如果不满足匹配规则，会以报错方式提示用户。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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